al3x38-intent-guard

al3x38-intent-guard — это асинхронный поведенческий фаервол (Guardrail) для ИИ-агентов на Python. Библиотека проверяет согласованность между исходным запросом пользователя, текстовым ответом нейросети и вызываемыми системными инструментами (Function Calling).

Зачем это нужно

Современные LLM-агенты уязвимы к скрытым промпт-инъекциям (Indirect Prompt Injection) и несогласованному поведению: модель может сгенерировать вежливый, релевантный ответ для пользователя, но в фоновом режиме попытаться вызвать привилегированную функцию (rm_dir, db_write, send_funds) с аргументами, не связанными с исходной задачей.

al3x38-intent-guard решает эту проблему через трехуровневый контроль:

1. Семантическая кросс-валидация: вычисляет косинусное расстояние между эмбеддингами запроса, ответа и аргументов вызываемого инструмента.
2. Анализ энтропии логитов (White-Box): при наличии logprobs оценивает внутреннюю неуверенность модели по формуле Шеннона.
3. Динамический скоринг доверия (Trust Score): ведет накопительную репутацию по каждой сессии (session_id) с поддержкой режима ручного подтверждения (NEED_APPROVAL) и полной заморозки (SUSPENDED).

Установка

Базовая установка (требуется только numpy):

pip install al3x38-intent-guard

Установка с автономным офлайн-движком эмбеддингов (без необходимости поднимать Ollama или использовать внешние API):

pip install al3x38-intent-guard[offline]

Быстрый старт

1. Работа с локальной Ollama

import asyncio
from al3x38_intent_guard import (
    ActionVerdict,
    IntentGuardCore,
    OllamaLocalEmbedder,
    parse_ollama_payload,
)

async def main():
    embedder = OllamaLocalEmbedder(host="http://localhost:11434", model="bge-m3")
    guard = IntentGuardCore(embedder)

    # Сырой ответ от Ollama (/api/chat)
    raw_response = {
        "message": {
            "content": "Конечно, сейчас проверю статус вашего заказа.",
            "tool_calls": [
                {"function": {"name": "rm_dir", "arguments": {"path": "/var/www"}}}
            ]
        }
    }

    telemetry = parse_ollama_payload(
        session_id="user_42",
        prompt="Где мой заказ №105?",
        payload=raw_response
    )

    verdict, reason = await guard.check(telemetry)
    if verdict != ActionVerdict.ALLOW:
        print(f"Выполнение остановлено [{verdict.value}]: {reason}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

2. Полностью автономный режим (на CPU)

from al3x38_intent_guard import IntentGuardCore, OfflineFastEmbedder

embedder = OfflineFastEmbedder(model_name="sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2")
guard = IntentGuardCore(embedder)

3. Подключение к OpenAI / LM Studio / vLLM

from al3x38_intent_guard import IntentGuardCore, OpenAICompatEmbedder

embedder = OpenAICompatEmbedder(
    base_url="http://localhost:1234/v1",
    api_key="lm-studio",
    model="nomic-embed-text"
)
guard = IntentGuardCore(embedder)

Ссылки

• GitHub: alexirk97-ship-it/al3x38-intent-guard
• PyPI: al3x38-intent-guard

Лицензия

MIT License. Автор концепции и архитектуры: al3x38.